三、基于无线传感网络的视频监控系统设计与实现

　　摘要：针对传统的视频监控系统存在监控盲区、工作效率低等问题，本文基于无线传感网络定位技术，设计了一个人群异常活动视频监控系统。本文首先依据无线信号接收强度指示（RSSI）方法，通过实验获取到接收信号强度指示和接收距离的函数关系，并通过曲线拟合技术获取被监视人员的运动轨迹，然后利用滤波技术过滤轨迹噪声数据。其次，提出了非安全域的设计思路，系统若发现被监控人员出现在非安全域，则自动触发报警并对现场进行录像。最后，设计并实现了一个原型系统，包括底层传感器节点硬件编程、中间层消息处理和上层数据处理等模块。实验结果表明，该系统能够对人员的活动位置进行较精确的定位，当出现异常活动时，自动触发报警。

　　0 引言

　　视频监控系统在各行业重点部门或重要场所进行实时监控的过程中发挥着重要的作用。

　　管理部门可通过其获取图像或声音等有效信息，并对突发性异常事件的过程进行实时监视和记录，以帮助现场取证和及时布置警力处理案件。

　　随着互联网的普及、计算机、图像处理、传输技术的飞速发展， 视频监控技术也有长足的发展。高智能、高效率、高安全性的视频监控系统已经成为国内外发展的必然趋势。

　　目前，针对视频监控系统的研究主要集中在数据传输和终端显示上。文献利用GPRS对公共照明视频监控系统捕获到的数据进行传输并在终端进行显示。文献设计了一种具有自组织跳转数据传输功能的无线监控系统。文献提出了一种基于ZigBee 无线通信技术的设备监控系统。然而现有视频监控系统的终端仅依靠工作人员频繁切换监控画面对现场进行监控，这不仅降低了监控系统的工作效率，而且使未被切换到的画面成为监控盲区，此外，现有监控系统很少具备自动报警功能，这也是视频监控系统需要重点研究的方向。

　　本文基于无线传感网络定位技术，设计一个人群异常活动视频监控系统。该系统能够对人员的活动位置进行较精确的定位，当出现异常活动时，自动触发报警功能，系统工作人员只需要在接到报警信息后处理现场，从而提高系统的工作效率。本文从系统关键技术与难点问题入手，首先针对接收信号强度指示和距离的理想状态关系模型在实际应用中存在的问题，通过设计实验，获取大量数据，并对其采用曲线拟合技术得到接收信号强度指示和距离的关系。然后针对传感器节点位置信息因受节点供电不稳定等因素影响而产生噪声数据的问题，设计了一种基于期望值和阈值的滤波技术过滤噪声数据。其次，提出了非安全域的设计思路，系统若发现被监控人员出现在非安全域，则自动触发报警。最后，设计并实现了一个原型系统，包括底层传感器节点硬件编程、中间层消息处理和上层数据处理等模块。

　　1 系统关键技术与难点问题

　　1.1 获取 RSSI 和距离值的对应关系

　　接收信号强度指示（RSSI，Received Signal Strength Indicator）通过信号在传播过程中的衰减来估计节点之间的距离［8］。由于信号在传播过程中信号强度会降低，根据接收机接收到的信号强度，可以估计发射机的距离。无线信道的数学模型如式（1）。

　　式（1）中，d 是发射机和接收机之间的距离， d0 是参考距离； np 是信道衰减指数；一般取值2-4； p0 是距离发射机d 0 处的信号强度；P（d）是距离发射机d 处的信号强度； p0 可以通过经验得出，或者从硬件规范定义得到。由此方程可以通过信号强度P（d）求出d 。

　　然而，信道因受到多径衰减（Multi-path Fading）和非视距阻挡（Non-of-Sight Blockage）的影响而具有时变性，在特定环境中，严重偏离上述模型，通过接收到的信号强度估计出的距离d 有很大的误差。

　　因此，理想状态下RSSI 值和距离的关系不适用本系统。本文必须找到RSSI 值和距离在实验环境下的函数关系，这是本文所作工作的一个重点也是难点。通过研究分析，本文设计了获取RSSI 和距离在实验环境下关系的实验，实验方案如图1 所示。

　　图1 RSSI 和距离关系获取实验方案

　　距离为d 时，三个TestNode 节点分别向RevNode 发送40 个数据包，RecvNode 节点提取出接收到的120 个数据包中的RSSI 值并求其平均值，如此实验重复10 次，再对所有平均值求均值，如图2 所示。

　　图2 距离为1米时2号锚节点的RSSI值

　　由此易知，每个距离d 就对应着一个RSSI 均值，对所有数据汇总后，得到如下RSSI和距离之间的关系如图3 所示。

　　图3 距离和RSSI之间的关系

　　1.2 曲线拟合

　　本文利用曲线拟合中的指数拟合和多项式拟合的办法找函数关系。通过一系列实验并计较得到三次多项式拟合效果最好。拟合得到的函数表达式如式2 所示。

　　图4 所示为三次多项式与指数拟合得到的距离与RSSI 关系对比图，从图中可以明显看出，利用三次多项式拟合出来的曲线和实际情况更吻合。

　　图4 三次多项式与指数拟合得到的距离与RSSI 关系对比

　　1.3 校正处理

　　无线传感器节点因受环境因素较大，故在用接收到的RSSI 值进行计算前因先进行RSSI值校正处理。首先，设定RSSI 取值的最小和最大临界值，当实验测量到的RSSI 值远远小于最小临界值则令其等于最小临界值，或者RSSI 远远大于最大临界值时则令其等于最大临界值，如果RSSI 和临界值相差不大，则根据从实验过程中得到的经验对该RSSI 值进行适当校正，使该RSSI 值回到临界区域内部。